Python--深入理解Python特性 第3章
作者：互联网
第3章 高效的函数
3.1 函数是Python的头等对象
Python中一切皆对象，函数也不例外。函数可以分配给变量或存储在数据结构中，还可以传递给其他函数或作为其他函数的返回值。
函数可以嵌套，并且可以捕获并携带父函数的一些状态。具有这种行为的函数称作闭包。
# 工厂函数
def make_adder(n):
def add(x):
# 这里引用了父函数的n，这种情况称为词法闭包(lexical closure)
return x + n
return add
plus_3 = make_adder(3)
plus_5 = make_adder(5)
print(plus_3(1))
print(plus_5(1))
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对象可以设置为可调用的，因此很多情况下可以将对象作为函数对待。
class Adder:
def __init__(self, n):
self.n = n
def __call__(self, x):
# 实现此方法，则类的实列对象可当中函数调用
return self.n + x
plus_3 = Adder(3)
plus_5 = Adder(5)
# plus_3和plus_5实际是Adder的两个实例对象，
# 这里直接把它们当作函数调用，是因为Adder实现了__call__方法
print(plus_3(1))
print(plus_5(1))
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3.2 lambda是单表达式函数
lambda函数不必与名称绑定，因此常作为匿名函数。
# 工厂函数
def make_adder(n):
# 使用lambda匿名函数形成了一个闭包
return lambda x: x + n
plus_3 = make_adder(3)
plus_5 = make_adder(5)
print(plus_3(1))
print(plus_5(1))
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lambda函数不能使用普通的Python语句，因为lambda会计算其唯一的表达式，并隐式的把计算结果返回。
不要过度使用lambda函数，使用前请先问问自己：使用普通具名函数或者列表解析式是否更加清晰。
# 错误的案例
class Car:
# rev和crash应该使用常规的函数定义方法def来声明函数，
# 那样会更清晰
rev = lambda self: print('Wroom!')
crash = lambda self: print('Boom!')
car = Car()
car.crash()
# 错误的案例
l_list = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, range(16)))
# 正确的案例
l_list = [x for x in range(16) if x % 2 == 0]
# 注：尽可能在表达式清晰简单的时候才使用lambda函数
# 少敲一些代码并不重要，重要的是能够让代码清晰可读
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3.3 装饰器的力量
装饰器用于定义可重用的组件，可以将其应用于可调用对象以修改其行为，同时无须永久修改可调用对象本身。
@语法只是在输入函数上调用装饰器的简写，不过@语法会在定义时就立即修饰该函数。在单个函数上应用多个装饰器的顺序是从底部到顶部(装饰器栈)
def decorator(func):
print(f'func:{func.__name__}被装饰了')
return func
# 方式1
# def greet():
# print('in greet')
# return 'Hello'
# 方式2 使用@进行装饰
@decorator
def greet():
print('in greet')
return 'Hello'
print('开始装饰')
# 方式1 直接调用装饰函数
# greet = decorator(greet)
greet()
''' 方式1 输出结果
开始装饰
func:greet被装饰了
in greet
'''
# 使用@进行装饰时，在定义的时候就会立即调用
# 方式1可以把装饰结果赋值给其他变量，这样就可以保留原函数的原滋原味
''' 方式2 输出结果
func:greet被装饰了
开始装饰
in greet
'''
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最好在自己的装饰器中使用functools.wraps将被装饰对象中的元数据转移到装饰后的对象中。
import functools
def upper_decorator(func):
# 使用functools.wraps可把func的元数据移到wrapper中
# @functools.wraps(func) # 1
def wrapper():
return func().upper()
return wrapper
@upper_decorator
def greet():
"""这是greet的注释"""
return 'Hello'
print(greet.__name__)
print(greet.__doc__)
''' 注释1处代码 输出结果
wrapper
None
'''
''' 不注释1处代码 输出结果
greet
这是greet的注释
'''
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使用*和** 参数解包操作符完成带参函数的装饰
def trace(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f'Trace: calling {func.__name__}() '
f'with {args}, {kwargs}')
original_result = func(*args, **kwargs)
print(f'Trace: {func.__name__}() '
f'returned {original_result}')
return original_result
return wrapper
@trace
def say(name, line):
return f'{name}: {line}'
result = say('Jane', line='Welcome')
print(result)
''' 输出结果
Trace: calling say() with ('Jane',), {'line': 'Welcome'}
Trace: say() returned Jane: Welcome
Jane: Welcome
'''
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装饰器不是万能的，容易产生可怕且不可维护的代码，不应过度使用。
3.4 有趣的*args和**kwargs
*args和**kwargs 用于在Python中编写变长参数的函数
*args收集额外的位置参数组成元组。**kwargs收集额外的关键字参数组成字典。
实际起作用的语法是*和**，args和kwargs只是命名约定，也可以使用其他名称。建议遵循命名约定。
3.5 函数参数解包
*可用于将元组、列表和生成器等序列解包为位置参数。
如果使用*解包字典，则所有的键将以随机的顺序传递给函数。（我试了下，按key定义顺序输出，不是随机，用的python3.6，不知道是不是跟python版本有关）
dic_t = {'b': 1, 'a': 2, 'c': 3}
print(*dic_t)
''' 输出结果
b a c
'''
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**可用于将字典解包为关键字参数。
3.6 返回空值
如果函数没有明确的return，则函数返回None。
return、return None 或者不写return语句效果是一样的，返回的都是None。
如果函数本身确实不用返回值，可以不显示的写return语句。
如果函数有返回值，某些情况返回None，这种情况下，建议最后都显示的return None，可以使代码意图更明确。
标签：return,函数,Python,特性,--,plus,greet,print,def 来源： https://www.cnblogs.com/yarightok/p/15202150.html